• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.111-116
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• 2007

체계적인 정보화 투자 및 관리를 위한 전사적 아키텍처(EA)를 도입한 기관과 기업이 늘어남에 따라, EA 도입의 성과를 명확하게 평가해야 할 필요성도 높아지고 있다. EA를 도입한 나라의 약 36%에서 EA의 도입 현황과 성과를 측정하고 있으며, 국내에서도 범정부 정보기술아키텍처 성숙도 평가모형을 개발하는 등, 다양한 접근 방법으로 EA 평가를 위한 방안을 연구하고 있다. 그러나 EA를 통해 추구하는 목적이 매우 다양하고, EA의 활용과 관리에 대한 표준체계가 없어 EA 평가모형의 적용 범위와 효용성은 매우 제한적이다. 본 연구는 조직의 EA 평가목적에 적합한 평가 대상 및 척도를 체계적으로 도출하기 위한 EA 평가모형 개발 프레임워크를 제안한다. 프레임워크는 IEEE Std 1471의 아키텍처 표현 개념 프레임워크를 EA에 적용하여 EA 평가모형 체계를 구성하고, EA 내부와 외부 이해당사자의 관심사항을 토대로 GQM 기법을 적용하여 EA 평가의 대상인 관점(viewpoint)과 평가 척도(metric)를 도출한다. 제안된 프레임워크를 적용하면 기업 및 조직의 EA 이해당사자가 의도하는 목적이 반영된 EA 평가모형을 개발할 수 있다. 모형의 상세화와 더불어 프레임워크를 실무에 적용하기 위해서 필요한 객관적인 평가기준과 모형 개발과 적용을 지원하는 도구에 대한 연구가 향후 과제이다.

• 한국농공학회논문집
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• 제53권3호
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• pp.65-73
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• 2011

기후변화는 에너지 수지와 물 수지의 변화를 초래하여 육상 생물권에 영향을 미칠 것이다. 기온과 강수량의 변화와 대기중의 탄산가스 농도 변화는 작물의 생육환경을 크게 변화시킬 것이다. 본 연구에서는 FAO AquaCrop 모형을 이용하여 기온과 강수량의 변화와 대기중 탄산가스 농도의 변화가 짐바브웨의 옥수수 수확량에 미치는 영향을 분석하였다. 미래 기후 값은 HadCM3 모형 예측 값을 change factor 기법으로 상세화 하였다. 배출 시나리오는 A2와 B2를 선정하였으며 시간대는 2020s, 2050s 및 2080s의 30년 기간을 선정하였다. 기준작물 증발산량은 Penman-Monteith 식으로 산정하였다. 관개용수 공급이 충분한 것으로 가정하고 전통적인 보충관개를 실시하였을 때 기준년도 (1970s)에 비해 옥수수 증발산량은 최대 26 %, 옥수수 잠재 수확량은 최대 93 %까지 증가할 것으로 예측되었으며 물의 생산성은 최대 53 %까지 증가할 것으로 예측되었다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집
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• pp.124-124
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• 2001

한국군 워게임에서 사용되고 있는 시뮬레이션 모델은 주로 대부대 훈련 및 분석용 모델이 주류를 이루고 있다. 대부대 전투모델은 전투요소를 부대단위로 통합하여 부대를 모의 실체(entity)로 설정하고 부대 대 부대의 교전상황을 개략적으로 묘사하므로 개별무기체계의 성능 및 효과분석을 필요로 하는 정밀 전투실험이나 연구개발 및 획득분야의 적용에 많은 제한을 받게 된다. 이러한 대부대 개략묘사 전투모델과 대조적인 개념의 정밀묘사 전투모델은 단위무기체계별 교전상황을 상세하게 묘사하므로 주로 소부대 전장환경을 대상으로 하는 전투모의에서 활용된다. 최근 군사선진국에서는 국방환경의 변화와 함께 교육훈련 분야에서 합성전장 개념에 의한 과학화 훈련을 추진하고 있는데, 이러한 분야에서 사용되는 전투모델도 보다 상세한 시스템의 상호작용 묘사가 필요하므로 정밀묘사 기법을 적용하여 개발되어야 한다. 현재 국내에서 운용되고 있는 대표적인 정밀묘사 전투모델은 JANUS 모델과 EADSIM 모델을 예로 들 수 있지만, EADSIM 모델은 최근에 도입되어 실용화 연구 중에 있기 때문에 실제로는 한국국방연구원에서 운용하고 있는 JANUS 모델이 유일하다고 할 수 있다. 따라서 본 고에서는 먼저 전투모델 분류방법 고찰을 통하여 정밀묘사 모델의 특성을 분석하고 한국군 정밀묘사 전투모델의 운용실태와 함께 한국형 정밀묘사 모델 개발전략을 모색하기로 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.363-363
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• 2012

최근 극심하게 변화하고 있는 기후에 적응하기 위해서 미래 기후를 좀 더 정확하게 예측하고자 많은 연구가 진행되어지고 있다. 결국, 기후변화에 따른 기온, 강수, 습도, 바람 등의 기후정보를 기후모형을 이용하여 얻게 되면 이에 따라 우리가 받게 되는 영향, 취약성 등을 평가하여 다양하게 활용하고자 하는 것이다. 우리나라는 지형적으로 육지의 70% 정도를 산악 지역이 차지할 만큼 복잡한 지형과 다양한 기후의 특성을 나타나고 있어 미래에 대한 기후변화 시나리오를 산출하는 기본적인 도구이면서 공간해상도가 약 400km인 전지구 기후모형(Global Climate Model; GCM)으로 그대로 활용하기에는 곤란하다. 따라서 지역기후모형(Regional Climate Model; RCM)을 통해서 추정된 A1B시나리오를 기본 기후변화 시나리오로 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 GCM이나 RCM 기반 기후변화 시나리오는 실제 강수의 특성을 제대로 재현하지 못하는 경향이 있으며 이러한 문제점을 개선하기 위해서 통계적인 상세화 기법을 통해서 수문학적으로 활용 가능한 기후변화 시나리오를 생산하여 이용한다. 본 연구에서는 새롭게 제공되는 RCP시나리오를 이용하여 북한을 포함하는 한반도 전체에 대한 기후변화 영향을 평가하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2017

우리나라뿐만 아니라 세계의 여러 국가에서 과거 발생 했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번 하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나로서 지구온난화가 원인으로 고려되고 있으며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 우리나라는 과거 발생패턴과는 다른 극치 강우 사상이 빈번하게 관측되고 있으며 이로 인한 피해도 증가되고 있는 상황이다. 이러한 점에서 기존의 연구에서 개발한 계절강수량을 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter(4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 본 연구에서는 기상인자를 이용하여 모형 내에서 계절강수량을 직접적으로 예측할 수 있는 알고리즘을 추가하여, 이를 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하고자 하며, 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.

• 지질공학
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• 제33권4호
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• pp.611-626
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• 2023

본 연구에서는 심층처분 부지선정에 필요한 인자를 선정하기 위해서 IAEA에서 제안한 심층처분을 위한 부지선정 과정 중 부지특성화 단계를 대상으로 해외사례를 검토하였다. 심층처분 방식을 결정한 스웨덴, 핀란드, 미국, 캐나다의 조사인자를 대상으로 분석을 실시하였으며, 조사인자에 대한 조사기법을 분석 정리하였다. 스웨덴과 핀란드의 부지 조사 현황분석 결과 지질, 수리지질, 수리지화학 분야의 조사인자는 공통적으로 포함되어 있으며, 스웨덴과 핀란드의 주요 현장조사 기법의 경우 각 나라에서 수행한 조사 기법이 유사하게 나타났다. 미국의 경우 폐쇄 전/후 지짐에 따른 조사그룹과 조사인자를 제시하고 있으며, 불포화대 조사와 포화대 조사에 대한 조사그룹과 인자를 각각 제시하고 있다. 조사기법에 대해서는 부지특성화 단계의 지구물리 조사기법, 수문 및 수리지질 조사기법, 수리지화학 조사기법, 역학적/물리적 및 열적 특성조사기법을 제시하고 있다. 캐나다의 경우 예비 적합성 평가와 상세부지 평가에 대한 조사인자를 제시하고 있으며, 조사 기법에 대해서는 지질조사, 물리탐사, 시추조사, 수문조사, 실내시험, 화학분석 등에 대해서 상세하기 제시하고 있다. 본 연구 결과는 추후 국내에 적용가능한 부지선정에 필요한 조사인자 및 각 조사인자에 대한 조사기법을 결정하는데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.14-14
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• 2018

세계의 여러 국가에서 과거 발생했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나는 지구온난화이며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 현재 예상치 못한 수문사상의 발생으로 인해 수자원관리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있으며, 특히 호우사상은 막대한 인명 및 사회적 피해를 야기하고 있다. 우리나라의 경우 계절적 특징으로 여름철에 강수가 집중되는 양상을 보이고 있으며 따라서 여름철 강수량을 예측하여 호우에 대한 대비책을 마련해야한다. 계절강수 예측은 수문, 산림, 식품, 등을 포함한 사회 경제적 파급 효과가 매우 크지만 아직 신뢰성 있는 예측은 어려운 상태이다. 또한, 발생 강도와 빈도가 큰 극한 강우는 주로 짧은 시간에 걸쳐 발생하기 때문에 예측하기가 어렵다. 최근 다양한 분야의 연구에서 AO, NAO, ENSO, PDO등과 같은 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있어 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter (4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 개발하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하여 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1101-1118
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• 2017

급격한 도시화와 이상기후의 증가로 도시의 기온이 꾸준히 올라가고 있으며, 한 도시 안에서도 열분포 양상이 지역마다 다르게 나타나고 있어 상세한 도시 열환경 분석이 요구된다. 최근에는 위성자료를 이용한 열환경 분석이 수행되고 있으나, 위성자료는 시 공간해상도의 Trade-off 관계로 인해 정밀한 분석에 어려움이 따른다. 이 연구는 2012년부터 2016년의 대구광역시 여름철 열환경 분석을 위해, MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 1 km 공간해상도의 낮과 밤 지표면온도(낮$LST_{1km}$, 밤$LST_{1km}$)를 250 m 공간해상도(낮$LST_{250m}$, 밤$LST_{250m}$)로 상세화 시켰다. 상세화에는 기계학습 기법인 랜덤 포레스트(Random Forest)가 이용되었다. 향상된 $LST_{250m}$는 기존의 $LST_{1km}$에 비해, 대구광역시 행정동 기준 불투수면적 비율과 지표면온도가 높은 상관관계를 보여주었다. 다음으로, 상세화 된 낮과 밤$LST_{250m}$를 이용하여 Hot Spot 분석을 수행하였다. 대구광역시 행정동 중 낮과 밤 지표면온도가 Hot Spot으로 군집화된 영역을 비교하고, 토지피복도를 이용하여 그 원인을 분석했다. 낮에는 공업 및 상업지역의 비율이 높은 영역에서, 밤의 경우 주거지역의 비율이 높은 영역에서 높은 Hot Spot이 군집 되었다. 본 연구의 열환경 분석 접근은 향후 도시정책 수립 및 국민안전에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.101-101
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• 2019

전 지구적 기온상승으로 인한 기후변화는 사회적, 수문학적, 다양한 분야에 영향을 미친다. 또한 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고서에 따르면 미래에도 지속적으로 기온상승이 예상되며, 이러한 현상은 인류의 삶에 큰 영향을 미칠것으로 예상된다. 또한 수자원 및 관련 분야에서도 기온 상승에 따른 강수량, 강수의 주기 변동, 극한 기후사상의 심도(severity)와 빈도 변화에 따른 다양한 연구가 진행되고 있으며, 미래의 강우량과 온도를 예측하는 기후변화연구에서는 다양한 기후모형을 고려하여 분석한다. 하지만 모든 기후모형이 우리나라에 적합한 것은 아니므로 과거 기후를 모의한 결과를 토대로 성능이 뛰어난 모형의 결과에 더 높은 가중치를 주고 미래를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 기후모형으로 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용되는데 우리나라에 대한 GCM 결과의 정확성을 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 21개의 GCM을 대상으로 과거 모의 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량과 비교하여 각 GCM들의 성능을 평가하고 이를 토대로, GCM들의 우선순위를 선정하였다. 또한 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상관측소로 지역적 상세화를 수행하였으며, GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위해 6가지의 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였다. 또한 편이 보정 기법 중 성능이 좋은 기법을 선택하여 관측소에 적용하였다. 편이 보정된 GCM 모의결과에 대한 성능을 토대로 우수한 GCM 순위를 도출하기 위해 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하였다. 그리고 GCM의 전망기간인 2010년부터 2018년까지의 Machine learning 방법과 Quantile mapping의 기법을 비교 및 성능이 우수한 편이 보정 방법을 선택한 후 전망기간 동안의 GCM 성능의 우선순위를 선정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2016

기후 변화의 수자원 영향 평가에서 전지구모형이 갖는 불확실성이나 이산화탄소 배출 등의 시나리오별 불확실성에 대해서는 많은 연구가 진행되어져 왔으나, 외부의 변화가 아닌 지구 시스템상의 내부 변화에 대한 자연적인 변동성에 대해서는 상대적으로 연구가 미흡한 상태이다. 대표적인 내적 변동성의 예시로 엘리뇨 또는 라니뇨 현상을 들 수 있으며, 일정 영역 해수의 온도 변화에 따른 순환정도가 전세계적으로 큰 영향 (태풍, 가뭄, 홍수 등)을 주는 것을 확인할 수 있었다. 유역에서의 침식 및 퇴적 현상에서도 기후변화에서와 비슷한 내적변동성의 영향이 관찰되어지나, 과거의 대부분의 연구는 외적변동성의 영향에만 집중되어 왔다. 가장 빈번하게 발생하는 예로, 토양 표면의 미묘한 변화 (aggregation, dispersion, shielding, crusting 등)때문에 같은 양의 강우 또는 유출이 발생하는 경우라도 같은 양의 침식량이 발생하지 않는 현상을 들 수 있다. 여기에서 다루어지는 침식량의 '다름'은 같은 지역에서라도 적게는 수십배에서 크게는 수백배까지 예측량이 다를 수 있음을 뜻한다. 이러한 다름이 그동안 수자원/지질학을 연구하는 학자 및 실무자로 하여금 수치모델을 적용하고 예측하는 것을 어렵게 했던 원인이 되었다. 본 연구에서는 기후 변화가 가져올 수자원의 영향 평가를 수행할 것이다. 관심있는 기후변화 변수로서 기온 및 강수량을 시간단위로 상세화할 것이며, 변화한 기후의 영향을 평가할 수자원의 현상으로는 증발산, 토양수분량, 유출량, 하천에서의 수심 및 첨두량, 침식량 등을 고려할 것이다. 물리현상을 모의하기 위해, 유역기반의 수리, 수문, 침식 및 퇴적 현상을 동시에 계산할 수 있는 통합모델을 개발하였고 적용하였다. 여기에서 얻은 결과로부터 내적 변동성이 수자원 현상에 미치는 불확실성을 확률통계적인 기법을 이용하여 정량화할 수 있을 것이다.